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建立了一种基于股票情感词典与LDA分析股票文本情感倾向的模型。针对股票文本情感分析中情感词典不全面与句子分析片面的问题,构建较为全面的股票情感词典,同时以句子的倾向性、程度性与相关性三方面分析股票文本情感。引入针对股票的词语、程度性词语与转折性词语构建较为全面的情感词典;抽取预处理之后的股票文本句子的情感词;利用句子算法计算句子倾向、程度向量,并对句子向量利用支持向量机(SVM)和K均值算法分类;利用LDA(latent dirichlet allocation)对情感词计算文档 主题、文档 词语概率分布,以此概率分布获取句子的相关性;综合句子的倾向性、程度性、相关性计算句子情感;最后,通过句子情感获取股票文本的情感倾向比例。通过对百度新闻经济板块收集的股票文本进行实验并与其他算法比较,该模型对句子与文本分类准确率提高到82.78%与84.14%。 相似文献
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微博短文本的情感分析是Web数据挖掘的研究热点之一,中文微博情感分析主要有两类方法,一是基于情感词典的分析方法,一是基于机器学习的分析方法。本文首先介绍了中文微博情感分析的过程,然后介绍了各种情感分析方法的特点,为面向中文微博情感分析的研究提供参考。 相似文献
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正如何将服装设计的方法和创新思维应用于废弃材料,通过目前再生衣品牌概况调查,归纳总结他们的设计方法和思维方式,从经济、文化、工艺、审美角度,包括功能性和装饰性及服装设计的三要素入手,总结现代服装中旧衣再生的特点。旧衣再生是一个服装设计师再创造多变的门道,它不仅仅展现了设计师个人的风格和特点,而且着重环境保护的意识,让人们有新的视角去看这个世界。概念根据新华词典对于旧衣的解释是因长时间而变了样子的衣服。这里的旧衣英文释义为"the old clothes"。即在狭义上说,旧衣意味着被主人丢弃或长时间不使用、过时的衣服。广义上来说,它包括任 相似文献
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